電子發燒友：2021年AI技術與落地應用報告（22頁）.pdf

1、2021年AI技術與應用落地報告 電子發燒友主編 黃晶晶 2021.0704 AI產業發展的四點思考03 應用探討與落地難題01 AI芯片的應用與需求目錄02 算力與算法的進階01主要來自于AI產業鏈的芯片原廠、算法、EDA工具、IP，模組、方案和終端廠商等，其中研發崗位占比達73%，覆蓋消費、汽車、工業控制、數據中心等各領域，公司規模在1億元以下的占5成多。調研范圍基本能夠真實反映出當前AI技術的應用落地情況。8%4%3%4%13%4%15%35%14%您處于AI產業鏈的哪個環節？芯片原廠算法提供商EDA工具/IP提供商模組供應商方案商代理商集成商終端廠商其他73%9%13%3%2%您的崗位

2、是？研發采購管理銷售市場其他21%12%5%9%21%5%4%4%4%4%7%3%1%貴司主要面向的應用領域是？消費電子汽車電子數據中心醫療電子工業控制家用電器/智能家居智慧城市智能安防網絡通信軍用/航空物聯網人工智能其他23%22%17%11%6%5%6%3%6%1%貴司的年營收規模是？1000萬元以下1000萬元-5000萬元5000萬元-1億元1億元-3億元3億元-5億元5-10億元10億元-30億元30-50億元50億元以上其他數據來源：電子發燒友AI技術與應用落地調研調研群體多元化的處理器架構/IP，適應AI演進而發展Arm架構仍然是當前的主流處理器架構，調研數據顯示，目前AI應用方

3、案仍然以Arm架構居多，占比69%，X86架構占比為27%。eFPGA也有20%的選擇占比。此外，RISC-V架構的達到16%。這些處理器架構正在助力于5G、邊緣計算、人工智能等發展。69%27%20%16%15%9%7%6%5%5%4%4%0%10%20%30%40%50%60%70%80%ARMx86eFPGARISC-VPowerPCCadenceCEVAImaginationSynopsys芯原VeriSilicon寒武紀Cambricon其他貴司的AI應用/方案中，處理器基于以下哪種架構/IP？數據來源：電子發燒友AI技術與應用落地調研豐富的AI芯片類型匹配不同的應用場景51%39%

4、33%29%12%11%11%10%6%1%0%10%20%30%40%50%60%CPUFPGAMCU+DSPGPU異構SoCASICDSPDPUIPU其他您使用AI芯片的類型？調研數據顯示，CPU、FPGA和MCU+DSP是排名前三的AI芯片類型。GPU的選擇也達到29%，僅次于前三者。數據來源：電子發燒友AI技術與應用落地調研數據顯示，英特爾、ST、英偉達、賽靈思、TI分列第一至五位，是廠商選擇比較多的芯片品牌。國產品牌方面，寒武紀、百度昆侖、瑞芯微、全志科技和杭州國芯也占有一定的份額。14%17%5%12%5%9%16%5%3%2%5%2%1%4%您在進行AI產品設計時選用哪家的芯片？

5、英偉達英特爾AMD賽靈思寒武紀TISTNXP瑞薩百度昆侖瑞芯微全志科技杭州國芯其他AI產品設計的選擇數據來源：電子發燒友AI技術與應用落地調研風云變幻的安防AI芯片55%44%21%16%14%13%13%11%9%9%8%4%2%2%1%0%10%20%30%40%50%60%海思德州儀器瑞芯微國科微寒武紀北京君正全志科技安霸富瀚微地平線比特大陸云天勵飛耐能其他肇觀電子針對安防監控類AI選用的芯片有哪些？數據來源：電子發燒友AI技術與應用落地調研02不斷突破的AI算力需求針對AI算力需求的調研顯示，10TOPS以下的算力占比最高。其中3-6TOPS占比20%，6-10TOPS占比19%，1-

6、3TOPS占比16%,0-1TOPS占比12%。12%16%20%19%12%7%7%2%5%您研發的產品對算力的需求是？0-1 TOPS1 -3 TOPS3 -6 TOPS6-10TOPS10-50TOPS50-100TOPS100-500TOPS500-1000TOPS1000TOPS以上數據來源：電子發燒友AI技術與應用落地調研主流框架與新興框架共同發力39%31%22%22%15%14%11%10%10%8%8%7%4%4%4%4%4%3%3%2%1%1%0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%OpenCVTensorFlowPyTorch百度飛槳（PaddlePadd

7、le）阿里巴巴MNNKeras騰訊NCNNScikit-learnCaffeMXNetTengine(OPEN AI LAB)曠視Face+/Brain+/MegEngineTheanoOneFlowMLIibTensorLayerCNTKMahoutTensorRT其他SNPEDeeplearning4J貴司的AI應用/方案中，所用的算法框架是什么？數據來源：電子發燒友AI技術與應用落地調研用戶AI平臺的選擇47%43%31%24%18%15%14%8%5%4%3%2%0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%50%百度AI開放平臺阿里云AI開放平臺華為云AI騰訊AI開放平臺谷

8、歌AI平臺?？低旳I訊飛開放平臺Face+ AI開放平臺Amazon AI小米AI開放平臺其他京東AI開放平臺您所用的AI平臺是什么？數據來源：電子發燒友AI技術與應用落地調研03AI賦能萬物，廣泛的應用領域42%29%27%22%19%17%12%11%10%7%4%3%0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%消費電子智能家居智能安防機器人智能車載自動駕駛無人機智能醫療智能零售倉儲物流智慧教育其他貴司產品主要應用于什么領域？數據來源：電子發燒友AI技術與應用落地調研AI應用的前景領域47%41%36%29%29%26%24%24%24%18%16%15%11%1%0%5%1

9、0%15%20%25%30%35%40%45%50%安防互聯網醫療健康機器人交通物流能源金融家居教育政務工作零售游戲/娛樂其他您看好AI在哪些領域的應用？數據來源：電子發燒友AI技術與應用落地調研25%35%19%11%6%3%1%您如何看待我國現階段AI的發展情況？萌發階段，各項技術都不成熟發展初期，關鍵技術較為成熟技術較為成熟，產品化能力有待加強技術較為成熟，應用仍處于淺層次階段格局正在形成，搶占賽道階段格局已經形成，進入成熟階段其他數據來源：電子發燒友AI技術與應用落地調研AI仍處于發展初期AI大幅落地的驅動力變化42%38%38%37%31%29%27%26%25%24%18%16%1

10、4%12%0%0%10%20%30%40%50%算法繼續優化開放的數據平臺算力進一步提升生態系統的建設成本進一步降低商業模式的成熟場景有效數據化5G商用IoT實施算法工程師和硬件工程師政策支持完善的人才培養制度AI應用打通供應鏈法規完善其他您認為AI大幅落地的驅動力有哪些？-2021年40%52%43%39%28%30%24%36%27%24%25%23%18%11%1%0%10%20%30%40%50%60%算法繼續優化開放的數據平臺算力進一步提升生態系統的建設成本進一步降低商業模式的成熟場景有效數據化5G商用IoT實施算法工程師和硬件工程師結合政策支持完善的人才培養制度AI應用打通供應鏈法

11、規完善其他您認為AI大幅落地的驅動力有哪些？-2020年數據來源：電子發燒友AI技術與應用落地調研31%24%15%7%6%17%您參與的AI項目，成功部署的占比為（2021年）30%以下31%50%51%70%71%90%91%以上不確定34%22%11%4%3%26%您參與的AI項目，成功部署的占比為（2020年）30%以下31%50%51%70%71%90%91%以上不確定AI項目的成功部署提升數據來源：電子發燒友AI技術與應用落地調研采用AI芯片遇到的難題57%40%39%36%28%20%15%0%0%10%20%30%40%50%60%研發難度大成本偏高技術支持不到位缺少落地應用終端意愿不強芯片供應不足新的原廠，技術支持少，供應鏈不可靠其他采用AI芯片遇到的困難？ 數據來源：電子發燒友AI技術與應用落地調研75%18%7%目前AI芯片是否出現缺貨情況？沒有有，但不嚴重嚴重缺貨AI芯片供應整體平穩，個別芯片供應不均衡數據來源：電子發燒友AI技術與應用落地調研04思考1、國際：CPU+GPU+FPGA大一統2、國內：廠商布局從ASIC向GPU、DPU延伸3、數據安全成為AI發展需要考慮的關鍵問題4、加快AI生態建設，尋找更深的AI需求